## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118

## Rekomendasi Pemberian Kredit Pemilikan Rumah Menggunakan Kombinasi Metode VIKOR dan Pembobotan Entropy
Ahmadi Irmansyah Lubis 1,* , Rosma Siregar 2
1 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* ahmadi@polibatam.ac.id, 2 rosma.siregar@unimed.ac.id Email Penulis Korespondensi: ahmadi@polibatam.ac.id Submitted: 28/04/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak −Kredit Pemilikan Rumah (KPR) merupakan proses pembelian sebuah rumah dengan cara kredit atau cicilan untuk jangka  waktu tertentu dan tingkat bunga yang ditentukan.  Permasalahan yang sering  muncul dalam proses pemberian KPR yaitu  ketika  memberikan  analisa  rekomendasi  kesesuaian  suatu  rumah,  seperti  kesalahan  analisa  kredit  yang  seringkali mengakibatkan  pembayaran  kredit  menjadi  buruk  dan  mengganggu  sistem  sirkulasi  dana  antara  pembayaran  kredit  dan piutang. Penagihan. Selain itu tidak adanya filter dalam penentuan kelayakan pemberian kredit secara komputerisasi, sistem dilengkapi dengan sistem pendukung keputusan yang dapat menggambarkan faktor-faktor pendukung yang dijadikan bobot perhitungan  dalam  pengambilan  keputusan  penetapan  pemberian  kredit  pemilikan  rumah  bagi  yang  layak  menerimanya. Untuk menganalisis kelayakan pemberian kredit pemilikan rumah, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan analisis  yang baik  guna menentukan kelayakan kredit kepemilikan rumah dengan metode VIKOR dan metode Entropy.  Metode  Entropy  diterapkan  untuk  menentukan  bobot  setiap  kriteria  dan  metode  VIKOR  digunakan  untuk menentukan  peringkat  alternatif.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  metode  VIKOR  dan  metode  pembobotan  Entropy  dapat memberikan rekomendasi pemberian kredit kepemilikan rumah kepada pelanggan yang memenuhi syarat berdasarkan kriteria yang ditentukan. Hasil perangkingan diperoleh dengan pengujian variasi nilai indeks VIKOR dengan hasil alternatif terbaik yaitu  A3  (Alternatif  Ke-3).  Dan  metode  Entropy  menghasilkan  bobot  kriteria  secara  obyektif  dan  proporsional  serta memperoleh  bobot  kriteria  yang  valid  tanpa  harus  memberikan  bobot  kriteria  secara  manual  atau  subyektif,  sehingga  hal tersebut berguna untuk menetapkan bobot kriteria yang tidak perlu diragukan lagi mengenai validitasnya.
Kata Kunci: Entropy; Kredit Pemilikan Rumah; Sistem Pendukung Keputusan; VIKOR
Abstract −Home  Ownership  Credit  (KPR)  is  the  process  of  buying  a  house  by  way  of  credit  or  installments  for  a  certain period  of  time  and  a  determined  interest  rate.  Problems  that  often  arise  in  the  process  of  granting  mortgages  are  when providing an analysis of recommendations for the suitability of a house, such as credit analysis errors which often result in bad  credit payments  and  disrupt the  fund  circulation  system  between  credit  payments  and  receivables.  Billing.  In  addition, there  is  no  filter  in  determining  the  eligibility  of  providing  credit  computerized,  the  system  is  equipped  with  a  decision support  system  that  can  describe  the  supporting  factors  that  are  used  as  a  calculation  weight  in  making  decisions  on determining  home  ownership  loans  for  those  who  deserve  to  receive  them.  To  analyze  the  feasibility  of  providing  home ownership loans, a decision support system is needed that can provide a good analysis to determine the creditworthiness of home ownership with the VIKOR method and the Entropy method. The Entropy method is applied to determine the weight of each criterion and the VIKOR method is used to rank alternatives. Based on the results of the study, the VIKOR method and the  Entropy  weighting  method  can  provide  recommendations  for  providing  home  ownership  loans  to  eligible  customers based on specified criteria. The ranking results were obtained by testing variations in the VIKOR index value with the best alternative result, namely A3 (3rd Alternative). And the Entropy method produces objective and proportional criteria weights and  obtains  valid  criteria  weights  without  having  to  give  criteria  weights  manually  or  subjectively,  so  it  is  useful  for determining the weight of criteria that need not be doubted about their validity.
Keywords : Decision Support System; Entropy; Home Ownership Credit; VIKOR

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  kebutuhan  hidup  primer,  rumah  memiliki  harga  dan  biaya  yang  tinggi  [1].  Untuk  mengurangi  beban pembayaran pembelian rumah, diperlukan perantara yang memberikan kredit pembelian rumah untuk membantu customer  yang  membutuhkan  dana  membayar  terlebih  dahulu  untuk  memiliki  rumah,  sehingga  calon  pembeli dapat  membayar  dalam  jangka  waktu  tertentu  pada  pihak  Bank  dengan  mematuhi  Perjanjian  Kredit  Pemilikan Rumah  (KPR)  [2].  Kredit  kepemilikan  rumah  adalah  kredit  yang  diberikan  untuk  membantu  konsumen memenuhi  kebutuhan  pribadi  atau  rumah  tangga  yang  bersifat  komersial  dan  tidak  mempunyai  nilai  tambah terhadap barang atau jasa sosial [3]-[4].
Permasalahan  yang  sering  terjadi  seperti  kesalahan  analisis  kredit  dapat  mengakibatkan  pembayaran kredit macet dan mengganggu aliran dana antara pembayaran kredit dan siklus penyelesaian piutang  [5]. Selain itu,  analisis  KPR  secara  umum  tidak  memiliki  filter  untuk  menentukan  kelayakan  pemberian  kredit  dan menggunakan  pendekatan  komputerisasi  yang  dilengkapi  dengan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat menggambarkan  faktor-faktor  pendukung  sebagai  bobot  yang  diperhitungkan  dalam  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  kelayakan  pemberian  kredit  perumahan  sebagai  acuan  penilaian  kualifikasi  pelamar  [6]-[7]. Nasabah  yang  membuat  keputusan  analitis  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  ini  dapat  mengurangi jumlah  pinjaman  bermasalah  dan  menjadikan  calon  nasabah  yang  didanai  benar-benar  layak  mendapatkan pinjaman untuk memiliki rumah [8].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
Pada  permasalahan  pemberian  kredit  dapat  diselesaikan  melalui  pendekatan  salah  satunya  dengan menerapkan  perhitungan  sistem  pendukung  Keputusan.  Adapun  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sendiri merupakan  media  yang dapat digunakan bagi pengambil keputusan dalam  mengatasi persoalan  yang kompleks dan  tidak  terstruktur  [9],[10],[11],  sehingga  dapat  meningkatkan  efektifitas  dari  keputusan  yang  diambil  dari pengguna.  Adapun  metode-metode  SPK  yang  umumnya  digunakan  antara  lain  seperti  Simple  Additive Weighting  (SAW),  ELECTRE,  TOPSIS,  MOORA,  VIKOR,  AHP,  Weighted  Product  (WP),  SMART, SMARTER, dan lain sebagainya [12].
Metode Visektriterijumsko  Kompromisno  Rangiranje (VIKOR)  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat diklasifikasikan  dalam  MCDA  ( Multi-Criteria  Decision  Analysis )  [13].  Metode  VIKOR  berfokus  pada pemeringkatan setiap alternatif. Metode VIKOR juga membantu mengatasi masalah multi-kriteria dalam sistem yang  kompleks  [14].  Selain  itu,  metode  VIKOR  memiliki  kelebihan  dari  kompromi  alternatif,  memungkinkan memberi rekomendasi dari kasus multi-kriteria dalam penentuan alternatif terbaik dengan hasil yang cepat [15]. Metode  VIKOR  merupakan  salah  satu  metode  MCDM  yang  sering  dipilih  untuk  membuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dikarenakan  perhitungannya  dapat  memberikan  tingkat  keuntungan  yang  tinggi  [16]. Alasan  dipilihnya  metode  VIKOR  adalah  memiliki  kemampuan  untuk  mengatasi  kriteria  yang  bertentangan nilainya, seperti memiliki nilai yang semakin kecil semakin baik atau semakin besar semakin baik nilainya.
Akan  tetapi,  hasil  analisis  dalam  perhitungan  metode  sistem  pendukung  keputusan  sangat  dipengaruhi oleh perubahan bobot atribut. Pengambilan keputusan yang berdasarkan bobot yang berubah dapat menghasilkan alternatif  yang  berbeda,  memberikan  tantangan  terkait  konsistensi  dan  kestabilan  model.  Untuk  mengatasi permasalahan  dalam  pembobotan  kriteira  dibutuhkan  metode  pembobotan  salah  satunya  dengan  menggunakan metode entropy . Metode Entropy adalah salah satu teknik yang digunakan dalam analisis multi-kriteria untuk menetapkan bobot  pada  setiap  kriteria  dengan  memanfaatkan  konsep  entropi  dari  teori  informasi  untuk  mengukur  tingkat ketidakpastian atau keragaman dalam data  [17]. Dalam konteks analisis multi-kriteria, entropi digunakan untuk menilai  seberapa  merata  atau  tidak  meratanya  distribusi  nilai  pada  setiap  kriteria.  Semakin  merata  distribusi nilai, semakin tinggi nilai entropinya, dan semakin penting kriteria tersebut [18]. Salah satu keunggulan metode Entropy adalah  kemampuannya  untuk  menangani  situasi  di  mana  informasi  tentang  preferensi  pengambil keputusan sangat terbatas [19].
Beberapa penelitian terkait yang berhubungan dengan penelitian ini yaitu seperti penelitian dari Radillah et  al  (2021)  yang  membahas  mengenai  penerapan  metode  profile  untuk  menentukan  kelayakan  KPR. Implementasi  metode  profile  matching  pada  penelitian  tersebut  memberikan  kemudahan  dalam  menentukan kelayakan KPR pada calon nasabah. Metode profile matching dapat dijadikan parameter atau tolak ukur dalam acuan pembuat system atau aplikasi pendukung keputusan berdasarkan kriteria dan pembobotan [2].
Penelitian dari Lubis et al (2022) melakukan penilaian terhadap beberapa situs yang umumnya digunakan oleh  masyarakat  dalam  aktivitas  berbelanja  secara  daring  dengan  Metode  VIKOR  dan Rank  Order  Centroid . Alternatif  yang  digunakan  yaitu  Shoopee,  Lazada,  Tokopedia,  Bukalapak  dan  Facebook  Marketplace.  Untuk kriteria yang digunakan yaitu dengan menggunakan penilaian berdasarkan User Interface , Kelengkapan Produk, Respon  Pelayanan,  Proses  Transaksi,  dan  Jasa  Pengiriman.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  dari  penelitian tersebut  yaitu  Shoopee  sebagai  alternatif  terbaik  dengan  peroleh  nilai  indeks  VIKOR  sebesar  1.  Maka  dengan demikian,  dapat  diketahui  bahwa  metode  VIKOR  dan Rank  Order  Centroid dapat  diterapkan  pada  sistem rekomendasi untuk pemilihan marketplace [20].
Penelitian  oleh  Tanjung  et  al  (2021)  yaitu  melakukan  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  anggota Bawaslu menggunakan Metode Entropy untuk menghitung pembobotan kriteria. Entropy dan metode COPRAS untuk perangkingan. Pemilihan lalternatif terbaik di dasarkan mempertimbangkan solusi ideal dan anti ideal [18].
Maka  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  kombinasi  metode Entropy dan  VIKOR  untuk perhitungan rekomendasi pemberian kredit pemilikan rumah kepada nasabah yang mengajukan. Adapun metode Entropy  digunakan  untuk  menghitung  pembobotan  kriteria,  sedangkan  metode  VIKOR  digunakan  untuk perangkingan  data  alternatif.  Diharapkan  dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  lebih mempermudah pihak pemberi kredit dalam memberikan kredit pemilikan rumah bagi nasabah yang mengajukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Alur  penelitian  yang  dilakukan  dalam  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  pemberian  kredit  pemilikan rumah  (KPR)  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan  alur  kerja  penelitian.  Adapun  tahapan-tahapan  tersebut  yaitu terdapat pada Gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar. 1 Kerangka Kerja Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data-data  yang  ditentukan  sebagai  instrumen  pengujian  dari  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yang  diperoleh  dari  PT.  XYZ.  Data-data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi data-data kriteria yang digunakan, data sub kriteria dari masing-masing kriteria, dan kemudian data nilai rating  kecocokan  untuk  konversi  nilai-nilai  kriteria  yang  ditentukan  berdasarkan  alternatif-alternatif  yang diujikan.  Adapun  data-data  kriteria,  sub  kriteria  dan  data  nilai  rating  kecocokan  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3 berikut:
Tabel 1. Data Kriteria No. Kriteria Kode 1 Kelengkapan Berkas K1 2 Bentuk l Usaha K2 3 Penghasilan l Pokok K3 4 Penghasilan l Sampingan K4 5 Kemampuan l Pembayaran K5 6 Agunan l atau l Jaminan K6 Tabel 2. Data Nilai Rating Kecocokan Rating Nilai Sangat Kurang 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tabel 3. Data Sub Kriteria No. Kriteria Sub Kriteria Nilai Bobot 1 Kelengkapan Berkas Lengkap 5 Tidak Lengkap 1 2 Bentuk Usaha Permanen 5 Semi Permanen 4 Tidak Tetap 3 Musiman 2 Tidak Ada Usaha 1 3 Penghasilan Pokok >10 Juta 5 >8 <= 10 juta 4 >6 <= 8 juta 3 >4 <= 6 juta 2 < 3 Juta 1 4 Penghasilan Sampingan >10 Juta 5 >8 <= 10 juta 4 >6 <= 8 juta 3 >4 <= 6 juta 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
No. Kriteria Sub Kriteria Nilai Bobot < 3 Juta 1 5 Kemampuan Pembayaran >10 Juta 5 >8 <= 10 juta 4 >6 <= 8 juta 3 >4 <= 6 juta 2 < 3 Juta 1 6 Agunan atau Jaminan Sertifikat Tanah 5 BPKB Mobil 4 BPKB Motor 3 SK Gaji 2 Tidak Ada 1

## 2.2 Menerapkan Matriks Keputusan
Setelah pengumpulan data penelitian, maka tahapan selanjutnya yaitu membuat matriks keputusan (A) pada data alternatif dan kriteria yang digunakan dengan rumus berikut:
[ ] (1)
Dimana Ai adalah alternatif dari i=1 sampai in dan Cxn adalah kriteria dari j=1 sampai im.

## 2.3 Menentukan Bobot Kriteria (Entropy)
Tahapan setelahnya yaitu menentukan bobot dari masing-masing kriteria dengan cara menghitung nilai entropy dengan  terlebih  dahulu  mencari  setiap  karakteristik  ke- k e max pada  persamaan  2  dan  K  pada  persamaan  3, Rumusnya adalah :
(2)
(3)
Kemudian, perhitungan entropy untuk setiap  kriteria ke-j ditunjukan pada persamaan (4) berikut:
( )      ∑ (4)
Adapun merupakan  banyak  titik  data  yang  telah  distandarisasi,  sedangkan ( ) merupakan  nilai untuk  setiap  entropi  kriteria  ( k=1 , 2 ,..., m ).  Kemudian,  mengikuti  perhitungan ( ) yaitu  untuk  menghitung masing-masing entropi individual atribut, maka rumus untuk menghitung total entropi untuk setiap atribut yaitu :
∑ ( ) (5)
Dimana E merupakan  Total  Entropy,  sedangkan ( ) merupakan  Nilai  Entropy  pada  setiap  kriteria dengan ketentuan k=1, 2, …, n Langkah selanjutnya adalah menggunakan rumus berikut untuk menentukan bobot berikut :
̂ [    ( ( ))]       ̂ (6) ∑ (7)
Dimana n merupakan  Jumlah  Kriteria,  sedangkan ̂ merupakan  Bobot  Entropy  yang  dihasilkan.  Kemudian langkah selanjutnya yaitu menghitung bobot akhir dengan persamaan berikut:
̂ ∑ ̂ (8)
Dengan  keterangan ̂ yaitu  Bobot  Entropy, merupakan  Bobot  Entropy  Akhir,  dan merupakan Bobot Awal.

## 2.4. Membuat Matriks Normalisasi
Tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  membuat  matriks  normalisasi  dengan  menentukan  nilai  positif  dan nilai negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria dengan rumus sebagai berikut:
( ) ( ) ( ) ( ) (9)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
Dimana merupakan Fungsi respon alternatif i pada kriteria j , merupakan nilai terbaik/positif dalam satu  kriteria  j, merupakan  nilai  terburuk/negatif  dalam  satu  kriteria j dengan i =  1,2,3,    sampai  m  adalah nomor urutan alternatif, j = 1,2,3, sampai n adalah nomor urutan atribut atau kriteria. Dan merupakan nilai Matriks ternormalisasi.

## 2.5. Menghitung Normalisasi Bobot
Tahapan selanjutnya yang dilakukan yaitu menghitung normalisasi bobot dengan rumus sebagai berikut:
( ) (10)
Dimana adalah bobot dari tiap kriteria i, sedangkan merupakan nilai Matriks ternormalisasi.

## 2.6. Menghitung Nilai Utility dan Regret
Tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  menghitung  nilai utility (S)  dan regret (R) dari  masing-masing alternatif dengan rumus berikut.
∑ ( ) ( ) ( ) ( ) (11)
[ ( ) ( ) ( ) ( ) ] (12)

## 2.7. Menghitung Indeks VIKOR
Menghitung l indeks l VIKOR l dari l setiap alternatif l dengan l menggunakan l persamaan l berikut:
[ ]    (     ) [ ] (13) Dimana merupakan min , merupakan max , dan merupakan min , merupakan max , serta merupakan nilai  pengujian indeks VIKOR, dimana  nilai diasumsikan  secara bervariasi  yaitu  0.4, 0.5, dan 0.6. Nilai yang terendah merupakan alternatif terbaik.

## 2.8. Hasil Perangkingan Alternatif
Tahapan ini melakukan analisis dari hasil perangkingan alternatif yang diperoleh dari perhitungan VIKOR dalam memberikan rekomendasi pemberian kredit pemilikan rumah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Data Alternatif
Sebelum menerapkan perhitungan metode pada penelitian ini, tentunya l diperlukan l data l calon konsumen yang mengajukan l kredit.  Dalam  hal  ini  menggunakan  sampel  data  sebanyak  10  data  alternatif.  Berikut  data  calon konsumen yang akan dijadikan alternatif pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4 . Data Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 Lengkap Musiman 5000000 4500000 5000000 BPKB Motor A2 Lengkap Semi Permanen  7500000 2500000 5000000 SK Gaji A3 Lengkap Semi Permanen  12000000 4500000 3000000 BPKB Motor A4  Tidak Lengkap Tidak Ada 2000000 1000000 5000000 BPKB Mobil A5 Lengkap Tidak Ada 12000000 6500000 5000000 BPKB Motor A6  Tidak Lengkap Tidak Tetap 5000000 1000000 3000000 SK Gaji A7 Lengkap Tidak Tetap 2500000 1000000 3000000 BPKB Motor A8  Tidak Lengkap Tidak Tetap 4500000 4000000 5000000 BPKB Motor A9 Lengkap Semi Permanen  5500000 1000000 3000000 BPKB Motor A10 Lengkap Musiman 3000000 1000000 3000000 BPKB Mobil
Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  konversi  data  alternatif  berdasarkan  nila  rating kecocokan alternatif. Kemudian hasil konversi yang l diperoleh l yaitu l pada l Tabel l 5 l berikut.
Tabel 5. Hasil Konversi Nilai Alternatif Berdasarkan Nilai Rating Kecocokan
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 5 2 2 2 2 3 A2 5 4 3 1 2 2 A3 5 4 5 2 1 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A4 1 1 1 1 2 4 A5 5 1 5 3 2 3 A6 1 3 2 1 1 2 A7 5 3 1 1 1 3 A8 1 3 2 2 2 3 A9 5 4 2 1 1 3 A10 5 2 1 1 1 4

## 3.2 Perhitungan Bobot Kriteria dengan Entropy
Langkah  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  perhitungan  entropy  dari l masing l - l masing  nilai  alternatif l dari l semua kriteria sesuai dengan persamaan (2), (3), dan (4). Adapun hasil perhitungan entropy dari masing-masing nilai alternatif dari semua kriteria l dapat l dilihat l pada Tabel l 6 l berikut:
Tabel 6. Perhitungan Entropy Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 -0.267 -0.193 -0.207 -0.269 -0.269 -0.23 A2 -0.267 -0.283 -0.26 -0.181 -0.269 -0.181 A3 -0.267 -0.283 -0.327 -0.269 -0.181 -0.23 A4 -0.096 -0.122 -0.132 -0.181 -0.269 -0.269 A5 -0.267 -0.122 -0.327 -0.322 -0.269 -0.23 A6 -0.096 -0.244 -0.207 -0.181 -0.181 -0.181 A7 -0.267 -0.244 -0.132 -0.181 -0.181 -0.23 A8 -0.096 -0.244 -0.207 -0.269 -0.269 -0.23 A9 -0.267 -0.283 -0.207 -0.181 -0.181 -0.23 A10 -0.267 -0.193 -0.132 -0.181 -0.181 -0.269 Total -2.155 -2.211 -2.139 -2.211 -2.246 -2.28
Selanjutnya l mencari l nilai l dimana l m merupakan l banyak l data l alternatif l yaitu l 10 l data,  yang kemudian l di l kali l dengan l nilai l total  perhitungan l entropy l pada l Tabel l 6. l Berikut  diperoleh l nilai l Entropy masing l - l masing l kriteria sebagai l berikut:
e K1 = (      )
e K2 = (      )
e K3 = (      )
e K4 = (      )
e K5 = (      ) e K6 =

## (      )
Setelah  mendapatkan  nilai  entropy  setiap  kriteria,  selanjutnya l menghitung l bobot l dilakukan l dengan menggunakan l persamaan (6).
Kemudian l menghitung l bobot l akhir l dengan  menggunakan l rumus l persamaan  (7), l sehingga menghasilkan bobot l akhir. l Bobot l akhir l pada l Tabel 7 l ini l yang l akan l digunakan l pada l perhitungan dengan l metode l VIKOR.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
Tabel 7. Hasil Bobot Kriteria dengan Entropy
No. Kriteria Nilai Bobot Entropy 1 Kelengkapan Berkas
2 Bentuk Usaha
3 Penghasilan Pokok
4 Penghasilan Sampingan
5 Kemampuan Pembayaran

## 6
Agunan atau Jaminan

## 3.3 Perhitungan Metode VIKOR
Langkah l selanjutnya l yaitu l mentrasformasikan  nilai l - l nilai l alternatif l pada l Tabel l 5 l sebelumnya l ke  bentuk matriks l keputusan l dengan l bentuk l sebagai berikut:
[ ]
Langkah l selanjutnya l adalah l mencari l nilai maksimum l dan l minimum dari l setiap l data l alternatif untuk setiap l kriteria. l Nilai l maksimum l dan  minimum l ditentukan l oleh l jenis l standar, l dan l bobot  adalah l bobot standar l dibagi l dengan l total l bobot yang l dimasukkan l oleh l pengguna l sistem berdasarkan l persamaan (2) yang hasilnya l sebagai berikut.
Tabel 8. Nilai Maximum dan Minimum K1 K2 K3 K4 K5 K6 Max 5 4 5 3 2 4 Min 1 1 1 1 1 2
Kemudian l setelah l memperoleh l nilai  maksimum,  minimum, l dan l bobot, l langkah l selanjutnya l adalah Kembali l menggunakan l Persamaan (9) l untuk menormalkan l matriks l dari l masing l - l masing alternatif l sehingga memperoleh l hasil l normalisasi seperti l yang l ditunjukkan l pada l Tabel l 9 l berikut.
Tabel 9. Hasil Normalisasi Matriks Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0 0.667 0.75 0.5 0 0.5 A2 0 0 0.5 1 0 1 A3 0 0 0 0.5 1 0.5 A4 1 1 1
1 0 0 A5 0 1
0 0 0 0.5 A6 1 0.333 0.75 1 1 1 A7 0 0.333 1 1 1 0.5 A8 1 0.333 0.75 0.5 0 0.5 A9 0 0 0.75 1 1 0.5 A10 0 0.667 1 1 1 0
Kemudian  setelah  diperoleh  nilai  normalisasi  matriks  pada  Tabel  9  di  atas,  maka  tahapan  selanjutnya yaitu l melakukan l normalisasi l bobot  dengan l cara l mengalikan l hasil l normalisasi l matriks  dengan l bobot kriteria, l dan l hasilnya l dapat i dilihat pada Tabel 10.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
Tabel 10. Hasil Normalisasi Bobot
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0 0.106 0.213 0.08 0 0.02 A2 0 0 0.142 0.16 0 0.04 A3 0 0 0 0.08 0.1 0.02 A4 0.257 0.16 0.285 0.16 0 0 A5 0 0.16 0 0 0 0.02 A6 0.257 0.053 0.213 0.16 0.1 0.04 A7 0 0.053 0.285 0.16 0.1 0.02 A8 0.257 0.053 0.213 0.08 0 0.02 A9 0 0 0.213 0.16 0.1 0.02 A10 0 0.106 0.285 0.16 0.1 0
Setelah l dilakukan l normalisasi l bobot, l maka  langkah l selanjutnya l adalah l menghitung l utility l dan regret l measure l dengan l Persamaan l (11) l dan l (12).  Hasil l perhitungan l utility l dan l regret l measure l dapat dilihat l pada l Tabel l 11 l berikut.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Utility dan Regret Alternatif Utility Regret Measure A1 0.400 0.213 A2 0.302 0.16 A3 0.08 0.08 A4 0.862 0.285 A5 0.16 0.16 A6 0.684 0.257 A7 0.498 0.285 A8 0.604 0.257 A9 0.373 0.213 A10 0.551 0.285
Kemudian,  setelah  memperoleh  nilai utility dan regret  measure , l selanjutnya l yaitu l menghitung l nilai indeks  VIKOR l untuk l memperoleh l hasil l ranking  akhir l dari l alternatif l berdasarkan l nilai l indeks  VIKOR. Nilai indeks VIKOR yang diujikan yaitu dengan nilai yang bervariasi meliputi nilai indeks VIKOR 0.4, 0.5, dan 0.6  untuk  melihat  apakah  hasil  perangkingan  yang  diperoleh  juga  bervariasi  jika  diujikan  dengan  variasi  nilai indeks  VIKOR.  Hasil  perhitungan l dan l perankingan l indeks l VIKOR l pada  alternatif l yang l digunakan l dapat l dilihat l pada l Tabel 12 l berikut.

## Tabel 12. Hasil Perangkingan Berdasarkan Indeks VIKOR
Alternatif Indeks VIKOR Peringkat 0.4 0.5 0.6 v1 v2 v3 A1 0.55 0.53 0.50 5 5 5 A2 0.34 0.33 0.32 3 3 3 A3 0 0 0 1 1 1 A4 1 1 1 10 10 10 A5 0.27 0.24 0.21 2 2 2 A6 0.82 0.81 0.80 8 9 9 A7 0.81 0.76 0.72 7 7 6 A8 0.78 0.76 0.74 6 6 7 A9 0.54 0.51 0.48 4 4 4 A10 0.84 0.80 0.76 9 8 8
Pada Tabel 12 merupakan hasil peringkatan alternatif berdasarkan nilai indeks VIKOR yang dihasilkan l . Dapat l dilihat l bahwa l peringkat l pertama  yaitu l A3 l dengan l nilai l Indeks l VIKOR l yaitu l 0. Maka dari ll hasil perhitungan l yang l diperoleh  berdasarkan l perhitungan l kombinasi l dari l metode  VIKOR l dengan  pembobotan Entropy l yang l dengan  demikian l dapat l diketahui l bahwa l kombinasi  metode  VIKOR l dan l Entropy mampu untuk diterapkan pada l sistem l rekomendasi l untuk l pemberian l kredit pemilikan l rumah l pada l penelitian ini.

## 3.4 Pembahasan
Penerapan  metode  VIKOR  dan  metode  Entropy  pada  penelitian  ini  diketahui  mampu  dalam  menghasilkan perangkingan  dalam  rekomendasi  pemberian  kredit  pemilikan  rumah  bagi  pengguna  yang  mengajukan. Pengujian  dengan  metode  VIKOR  berdasarkan  variasi  nilai  Indeks  VIKOR  menghasil  perangkingan  yang berbeda-beda  jika  dilihat  kembali  pada  Tabel  12.  Kemudian  pembobotan  kriteria  dengan  metode  Entropy

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
menghasilkan  bobot  kriteria  secara  obyektif  dan  proporsional  dan  memperoleh  bobot  kriteria  yang  valid  tanpa harus memberikan bobot kriteria secara manual atau subyektif, sehingga hal tersebut berguna untuk menetapkan bobot kriteria yang tidak perlu diragukan lagi mengenai validitasnya. Jika dibandingkan dengan perolehan hasil pada  penelitian  terdahulu  yang  dikutip  pada  penelitian  ini,  dapat  terlihat  perbedaan  hasil  yang  diperoleh  dari penelitian yang dilakukan. Seperti pada penelitian Radillah et al (2021) dengan metode Profile Matching untuk seleksi penerima kredit pemilikan rumah dengan menggunakan bobot kriteria yang masih secara subyektif tanpa ada  validitas  bobot  kriterianya  [2].  Kemudian  pada  penelitian  Lubis  (2022)  yang  juga  menerapkan  metode VIKOR dan pembobotan kriteria dengan Rank Order Centroid (ROC), terlihat bahwa pengujian indeks VIKOR yang  digunakan  masih  terpaut  dalam  satu  nilai  indeks  saja  sehingga  hasil  yang  perangkingan  yang  diperoleh tidak  bervariasi,  dan  pembobotan  kriteria  ROC  yang  digunakan  memang  sudah  menggunakan  bobot  kriteria yang  obyektif,  akan  tetapi  penentuan  nilai  prioritas  bobot  pada  kriterianya  masih  dilakukan  dengan  penentuan yang  subyekif  [20].  Jika  dikaitkan  dengan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini,  perbedaan  hasil tersebut menunjukkan bahwa dengan menerapkan metode SPK  yang berbeda tentunya akan sering memperoleh hasil  yang berbeda, karena setiap  metode  memiliki jalur penyelesaian  yang berbeda dan  mempunyai kelebihan tersendiri.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  metode  yang  diterapkan  dalam  kasus  penelitian  ini, diperoleh  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode  VIKOR  untuk  perangkingan  dan  metode  Entropy  untuk pembobotan kriteria mampu dalam menghasilkan rekomendasi pemberian kredit pemilikan rumah sesuai dengan kriteria dan bobot kriteria yang digunakan dengan menggunakan bobot kriteria obyektif dari perhitungan metode Entropy  sehingga diperoleh bobot kriteria yang valid sehingga dengan  menggunakan kombinasi bobot Entropy pada  metode  VIKOR  tidak  lagi  dilakukan  secara  asumsi  dari  pengambil  keputusan.  Kemudian  hasil perangkingan  alternatif  berdasarkan  pengujian  variasi  dari  nilai  indeks  VIKOR  yang  dilakukan  menghasilkan alternatif dengan peringkat pertama yaitu A3 dari seluruh pengujian variasi nilai Indeks VIKOR.

## REFERENCES
[1] F.  Kuriniawan  and  Z.  Sitorus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  KPR  (Kredit Perumahan  Rakyat)  Di  Dinas Perumahan dan Kawasan Pemukiman Menggunakan Metode Topsis,” J. Inf. Komput. Log. , vol. 1, no. 4, 2020.
[2] T. Radillah, “Analisa Metode Profile Matching Dalam Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Kepemilikan Rumah (KPR),” I N F O R M a T I K a , vol. 13, no. 1, p. 69, 2021.
[3] S. N. Alam, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2165, 2022.
[4] W. M. Ardana, I. R. Wulandari, Y. Astuti, L. D. Farida, and W. Widayani, “Implementasi Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pinjaman,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1756, 2022.
[5] R.  P.  Sari  and  L.  Novitasari,  “Sistem  Penentuan  Kelayakan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Non-Subsidi  Menggunakan Metode Weight Product,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, p. 18, 2022.
[6] K.  Kusmanto,  M.  B.  K.  Nasution,  S.  Suryadi,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Menerapkan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1284–1292, 2022.
[7] I.  L.  Darojat  and  W.  Hadikurniawati,  “Implementasi  Metode  Ahp  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian Nasabah Pinjaman Kredit,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 19, 2021.
[8] F.  Atmajayanti,  A.  Qashlim,  and  B.  Burhanuddin,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Penerimaan  Bantuan  Rumah  Layak Huni Menggunakan Metode Ahp Saw,” J. Peqguruang Conf. Ser. , vol. 3, no. 1, p. 115, 2021.
[9] A.  Irmansyah  Lubis,  F.  Setiawan,  and  L.  Lusiyanti,  “Penentuan  Peringkat  Konsentrasi  Tingkat  Kesuburan  Sperma Menggunakan Metode MOORA,” Digit. Transform. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 62–68, 2021.
[10]  A.  I.  Lubis  and  F.  Setiawan,  “Komparasi  Kinerja  ELECTRE  dan  MOORA  dalam  Menentukan  Konsentrasi  Tingkat Kesuburan Sperma,” J. Infotekmesin , vol. 13, no. 01, pp. 99–105, 2022.
[11]  A.  I.  Lubis,  U.  Erdiansyah,  and  F.  Setiawan,  “Kombinasi  Metode  AHP  dan  Weighted  Product  Dalam  Penentuan Evaluasi Kinerja Asisten Pengajar,” Digit. Transform. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 38–44, 2021.
[12]  A.  I.  Lubis,  P.  Sihombing,  and  E.  B.  Nababan,  “Comparison  SAW  and  MOORA  Methods  with  Attribute  Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , no. February 2022, pp. 127–131, 2020.
[13]  N. A. U. N. Muljadi, W. Widekso, and W. T. Atmojo, “Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan TOPSIS dengan VIKOR  dalam  Pemilihan  Hubungan  Kerjasama,” Techno.Com ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  224–236,  2022,  doi: 10.33633/tc.v21i2.5889.
[14]  S.  K.  Lumbangaol,  E.  B.  Nababan,  and  M.  S.  Lydia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Selama Pembelajaran  Daring  menggunakan  Metode  Vikor,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  2,  p.  1153,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.3798.
[15]  F.  A.  Sukma  and  A.  W.  Utami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Menggunakan  Metode  VIKOR Berbasis Website,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 03, no. 04, pp. 128–138, 2022.
[16]  M.  N.  D.  Satria,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Staff  Administrasi  Menggunakan  Metode  VIKOR,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 39–49, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.24.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 670-679 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5118
[17]  M. P. Hasibuan and M. D. Irawan, “Penerapan Metode Entropy dan MOORA Dalam Pemilihan Investasi Saham LQ45 Berbasis Keputusan,” RESOLUSI  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. ISSN , vol. 3, no. 5, pp. 355–363, 2023.
[18]  S.  R.  Tanjung,  M.  Mesran,  S.  Sarwandi,  and  M.  V  Siagian,  “Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021, doi: 10.47065/jimat.v1i2.99.
[19]  P.  Citra,  H.  B.  Santoso,  and  I.  W.  Sriyasa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  E-Commerce  Menggunakan Pembobotan Entropy dan COPRAS,” J. Ilm. Inform. DAN ILMU Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 36–45, 2024.
[20]  A.  I.  Lubis,  U.  Erdiansyah,  and  M.  Ramadhan,  “Kombinasi  Metode  VIKOR  dan  Rank  Order  Centroid  Dalam Pemilihan E-Marketplace,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 236, 2022.